Membangun Agen "Penjual yang Pandai Bernegosiasi" Anda sendiri dengan Gemini 3 dan ADK

1. Ringkasan

Dalam codelab ini, kita akan membuat sesuatu yang menyenangkan. Bayangkan sebuah bazar digital tempat Agen AI Anda menjadi penjual paling cerdas dan lucu.

Perkenalkan Raju, penjaga toko AI baru Anda. Dia menjual artefak digital yang luar biasa, tetapi Anda harus menawar dengannya untuk mendapatkannya.

Kita akan menggunakan Gemini 3 (otak), ADK (Agent Development Kit - tubuh), dan Google Cloud Run (lokasi toko) untuk menghidupkan Raju.

Yang akan Anda pelajari

Kita akan membangun seluruh stack untuk Aplikasi Agentik modern:

• The Shop (Cloud Run): Tempat aplikasi Anda berada di internet.
• Otak (Gemini 3): Kecerdasan yang mendukung Raju.
• Kerangka Kerja (ADK): Framework yang menghubungkan otak dengan alat.
• Inventaris (Alat): Kode Python yang digunakan Raju untuk memeriksa stok.
• Etalase (UI): Antarmuka yang dilihat pelanggan Anda.

Anda akan mempelajari cara:

• Siapkan "Digital Dukaan" Anda (Lingkungan Google Cloud).
• "Hire" Raju (Dapatkan Kunci API Gemini 3).
• Ajari Raju untuk menawar (Petunjuk Sistem & Persona).
• Beri Raju inventaris (ADK Tools).
• Buat etalase (UI Frontend).
• Siap digunakan (Deploy ke Cloud Run).

Yang Anda perlukan

• Project Google Cloud.
• Rasa humor (untuk menawar).
• Pengetahuan Python dasar.

2. Menyiapkan Dukaan (Project Cloud)

Sebelum membuat Raju, kita memerlukan lokasi toko. Di cloud, hal itu berarti Project dengan Akun Penagihan.

Akun Penagihan Uji Coba

Workshop yang Dipandu Instruktur: Jika Anda mengikuti workshop, Anda dapat menggunakan link penukaran yang diberikan oleh instruktur.

Belajar Mandiri: Jika Anda adalah pengguna belajar mandiri, Anda dapat menukarkan akun penagihan uji coba untuk menjalankan lab ini.

Perlu petunjuk mendetail? Lihat panduan Kredit Codelab Cloud.

Langkah 1: Aktifkan Penagihan

1. Buka link penukaran di Jendela Samaran.
2. Login dengan akun Gmail Pribadi Anda.
3. Klik tombol untuk Mengakses Kredit.
4. Konfirmasi email Anda dan setujui persyaratan untuk mengaktifkan uji coba.

Langkah 2: Buat Project

1. Buka Halaman Buat Project.
2. Masukkan Nama Project yang unik (misalnya, raju-shop-agent).
3. Di drop-down "Akun Penagihan", pilih Akun Penagihan Uji Coba Anda.
4. Klik CREATE dan tunggu hingga project siap.

Langkah 3: Verifikasi Link Penagihan

1. Buka Halaman Akun Penagihan Tertaut.
2. Jika Anda melihat opsi "Tautkan akun penagihan", klik opsi tersebut.
3. Pastikan Trial Billing Account dipilih.
4. Sekarang Anda siap membangun!

Ringkasan

Pada langkah ini, Anda akan menyiapkan Project Google Cloud dan Akun Penagihan, serta membuat dasar untuk aplikasi Anda.

Selanjutnya, kita akan menyiapkan ruang kerja tempat Anda akan membuat kode di Menyiapkan Lingkungan Anda.

3. Membangun Kios (Penyiapan Lingkungan)

Anda memerlukan tempat untuk menjalankan kode. Anda memiliki dua pilihan:

Opsi 1: Google Cloud Shell (Direkomendasikan)

Cloud Shell adalah terminal berbasis browser yang telah diinstal sebelumnya dengan semua yang Anda butuhkan (Python, gcloud CLI, git). Perangkat ini memiliki penyimpanan persisten dan dapat digunakan dari mana saja.

1. Aktifkan Cloud Shell

Klik ikon 'Activate Cloud Shell' (simbol terminal) di kanan atas header Konsol Google Cloud.

Cloud Shell akan diinisialisasi. Hal ini meliputi:

• Memberi otorisasi: Jika diminta, klik Authorize untuk mengizinkan Cloud Shell melakukan panggilan ke Google Cloud API atas nama Anda.
• Penyediaan: Cloud Shell menyediakan virtual machine sementara untuk sesi Anda.
• Menghubungkan: Kemudian, VM akan terhubung ke VM ini. Seluruh proses ini mungkin memerlukan waktu satu atau dua menit.

Tunggu hingga Anda melihat command prompt (user@cloudshell:~ $).

2. Verifikasi Penyiapan Project

Cloud Shell biasanya memilih project Anda saat ini secara otomatis. Untuk memastikan keamanannya, verifikasi:

gcloud config get-value project

Jika tidak menampilkan project ID Anda (raju-shop-agent), tetapkan secara manual:

gcloud config set project raju-shop-agent

Opsi 2: Terminal Lokal

Jika Anda lebih memilih terminal laptop Anda sendiri (iTerm, PowerShell, dll.), Anda harus melakukan penyiapan lebih lanjut.

1. Instal Prasyarat

Pastikan Anda telah menginstal berikut:

• Python 3.10+
• Google Cloud SDK (gcloud CLI)

2. Login dan Mengonfigurasi gcloud

Lakukan inisialisasi Google Cloud CLI dan login ke akun Anda:

gcloud auth login

Setel project Anda (ganti raju-shop-agent dengan project ID Anda yang sebenarnya):

gcloud config set project raju-shop-agent

Siapkan kredensial default aplikasi (ini membantu alat lokal berkomunikasi dengan Google Cloud):

gcloud auth application-default login

Ringkasan

Pada langkah ini, Anda memilih lingkungan pengembangan (Cloud Shell atau Lokal) dan mengonfigurasinya.

Selanjutnya, kita akan mempelajari alat yang akan membantu kita membangun aplikasi lebih cepat di Meeting Gemini CLI.

4. Mengenal Asisten Anda (Gemini CLI)

Sekarang, perkenalkan sahabat baru Anda untuk pengembangan AI: Gemini CLI.

Gemini CLI adalah antarmuka command line canggih yang membantu Anda:

• Mengotomatiskan Alur Kerja: Kelola project AI Anda secara efisien.
• Pembuatan Kode: Buat kode, UI, dan bahkan seluruh file.
• Ekosistem Ekstensi: Perluas kemampuannya dengan berbagai ekstensi (seperti ekstensi Cloud Run yang akan kita gunakan nanti).

Ingin menjadi profesional? Untuk mempelajari secara mendalam semua yang dapat dilakukan Gemini CLI, lihat Codelab Langsung Gemini CLI. Anda juga dapat mempelajari Dokumentasi Gemini CLI selengkapnya.

1. Menginstal Gemini CLI (Khusus Terminal Lokal)

Jika Anda menggunakan terminal laptop lokal:

Catatan: Gemini CLI memerlukan Node.js (v20 atau yang lebih tinggi) dan npm untuk diinstal di sistem Anda.

npm install -g @google/gemini-cli

Jika Anda menggunakan Google Cloud Shell:

Gemini CLI sudah diinstal sebelumnya di Cloud Shell, jadi Anda tidak perlu menginstal apa pun.

2. Luncurkan dan Lakukan Autentikasi

Buka jendela terminal baru (atau tab) di Cloud Shell (atau terminal lokal) Anda, lalu luncurkan Gemini CLI:

gemini

Penyiapan Run Pertama: Jika ini pertama kalinya Anda menjalankannya, CLI akan memandu Anda melalui proses penyiapan cepat.

• Autentikasi: Anda akan diminta untuk login. Sebaiknya gunakan akun Gmail pribadi Anda untuk memanfaatkan kuota gratis yang besar yang tersedia untuk model Gemini.
• Konteks Project: Sebaiknya jalankan gemini dari dalam folder project Anda agar memahami konteks kode Anda. (Karena kita belum membuat folder, menjalankan dari direktori beranda Anda tidak masalah untuk saat ini).

3. Sapa Kami!

Setelah Anda melihat prompt gemini>, coba lakukan pengujian untuk memastikan otak Anda terhubung:

Hi

Anda akan mendapatkan respons yang ramah dari model.

4. Perintah Penting

• /quit: Ketik ini untuk keluar dari Gemini CLI dan kembali ke terminal standar Anda.
• /help: Melihat daftar semua perintah yang tersedia.

Tips Pro: Buka "Terminal Gemini" ini di tab terpisah. Anda akan menggunakannya untuk membuat kode dan men-deploy aplikasi, sementara terminal lainnya menjalankan server aplikasi.

Ringkasan

Pada langkah ini, Anda telah menginstal, mengautentikasi, dan memverifikasi Gemini CLI.

Selanjutnya, kita akan menggunakan Agent Development Kit (ADK) untuk membangun kerangka toko di Opening Shop (The Code).

5. Menyediakan Rak (Penyiapan Project)

Kita tidak akan membangun dari awal (penjual pintar menghemat waktu). Kita akan menggunakan Agent Development Kit (ADK).

Apa itu ADK?

ADK adalah "sistem pengelolaan toko" Anda. Framework ini fleksibel dan menangani:

• Orkestrasi: Mengelola tugas yang kompleks (seperti Raju memeriksa inventaris sambil berbicara dengan pelanggan).
• Pengelolaan Status: Mengingat nama pelanggan dan apa yang mereka minta 5 menit yang lalu.
• Alat: Menghubungkan ke sistem eksternal (seperti database inventaris Anda).

Kita akan menggunakan Agent Starter Pack untuk menyiapkan "Dukaan" yang siap produksi secara instan. Hal ini memberi kami fondasi yang aman dan skalabel sehingga kami dapat berfokus pada penjualan.

Di terminal Cloud Shell (atau terminal lokal), jalankan perintah ini untuk membuat agen Anda:

uvx agent-starter-pack create raju-shop

CLI akan mengajukan beberapa pertanyaan untuk mengonfigurasi toko Anda. Pilih opsi berikut (ketik nomor dan tekan Enter):

1. Agent Type: Pilih 1 (adk_base - Agen ReAct dasar).
2. Target Deployment: Pilih 2 (Cloud Run - Eksekusi container serverless).
3. Jenis Sesi: Pilih 1 (In-memory session - Sederhana dan cepat).
4. CI/CD Runner: Pilih 3 (Skip - Kita akan men-deploy secara manual untuk saat ini).

Tunggu hingga proses selesai. Setelah selesai, masukkan direktori toko Anda dan instal dependensi:

cd raju-shop
make install
source .venv/bin/activate

Menjelajahi dan Mengonfigurasi Agen

Setelah paket awal disiapkan, tinjau struktur.

1. Periksa Struktur Folder

Jalankan perintah berikut untuk melihat cara penataan toko Anda:

tree .

Anda akan melihat struktur seperti ini:

.
├── app
│   ├── __init__.py
│   ├── agent.py
│   ├── app_utils
│   │   ├── telemetry.py
│   │   └── typing.py
│   └── fast_api_app.py
├── Dockerfile
├── GEMINI.md
├── Makefile
├── pyproject.toml
├── README.md
├── tests
│   ├── integration
│   │   ├── test_agent.py
│   │   └── test_server_e2e.py
│   └── unit
│       └── test_dummy.py
└── uv.lock

File yang paling penting adalah app/agent.py. Di sinilah otak Raju berada.

2. Menjelajahi Kode

Buka app/agent.py di Cloud Shell Editor (atau IDE lokal) dan lihat sekilas:

• root_agent = Agent(...): Hal ini menentukan AI Anda. Robot ini memiliki model (otak) dan tools (tangan).
• Alat: Anda akan melihat fungsi python seperti get_weather. Ini adalah alat yang dapat digunakan agen.
• app = App(...): Ini membungkus agen Anda ke dalam server web sehingga kita dapat berkomunikasi dengannya.

Ingin mempelajari lebih lanjut? Lihat Panduan Python ADK dan dokumentasi Agen LLM.

Menguji Secara Lokal

Di terminal Cloud Shell (atau terminal lokal), jalankan agen:

adk web

Perintah ini akan memulai server web lokal di port 8000.

Jika menggunakan Cloud Shell:

1. Klik tombol Pratinjau Web (kanan atas, terlihat seperti mata).
2. Pilih Ubah port.
3. Masukkan 8000, lalu klik Ubah dan Pratinjau.

Jika menggunakan Terminal Lokal:

1. Buka browser Anda, lalu buka http://localhost:8000.

Setelah UI terbuka:

1. Pilih "app": Di drop-down kiri atas, pastikan Anda memilih agen bernama app (abaikan root_agent atau test_agent jika muncul).
2. Ucapkan Halo: Ketik "Halo!" dan lihat apakah ada respons.

Tekan Ctrl+C di terminal Anda untuk menghentikan server adk web setelah selesai.

Ringkasan

Pada langkah ini, Anda telah membuat struktur project, mengonfigurasinya untuk Gemini API, dan berhasil menjalankan agen pertama Anda secara lokal.

Selanjutnya, kita akan memberikan kepribadian dan nama pada agen kita di Training Raju (The Persona).

6. Melatih Raju (Persona)

Saat ini, agennya membosankan. Kita akan memberinya kepribadian.

Daripada menulis kode, kita cukup memberi tahu Gemini apa yang kita inginkan.

1. Menentukan Persona

Jalankan perintah ini di terminal Anda untuk "mengajari" Raju siapa dirinya:

gemini "In agent.py, update the root_agent instruction. You are Raju, a bargaining shopkeeper in a digital bazaar. You sell: Brass Lamp (50 coins), Silk Scarf (500 coins). Your goal is to sell high and be funny. Speak with an Indian-English flair."

2. Verifikasi Kode

Buka app/agent.py. Anda akan melihat bahwa Gemini telah menulis petunjuk sistem untuk Anda.

3. Menguji Secara Lokal

Sekarang, mulai percakapan dengan Raju. Di terminal Cloud Shell (atau terminal lokal):

adk web

Buka UI web (Web Preview port 8000 atau localhost:8000), pilih agen aplikasi, dan coba perintah berikut:

• "Saya ingin Lampu Kuningan, tetapi 50 koin terlalu banyak!"
• "Apa yang Anda jual, teman?"

Lihat reaksinya. Dia harus lucu, dramatis, tetapi menolak untuk menjual terlalu murah.

Ringkasan

Pada langkah ini, Anda menyesuaikan petunjuk sistem agen untuk membuat "Raju", seorang pemilik toko yang pandai menawar dengan kepribadian unik.

Selanjutnya, kita akan memberi Raju kemampuan untuk memeriksa stok sebenarnya di Inventaris (Menambahkan Alat).

7. Inventaris (Menambahkan Alat)

Raju perlu mengetahui produk yang sebenarnya tersedia di stoknya. Kita akan memberinya "database" dan alat untuk memeriksanya.

1. Buat Alat

Jalankan satu perintah ini untuk membuat inventaris, alat, dan menghubungkannya ke Raju:

gemini "In agent.py, create a dictionary INVENTORY with items: Brass Lamp (price 50, stock 5), Silk Scarf (price 500, stock 2), Taj Mahal (price 2000, stock 0). Then create a tool function check_inventory(item_name) that checks this dict. Finally, update the root_agent to use this tool and remove the default weather tools."

2. Verifikasi Magic

Buka app/agent.py lagi. Anda akan melihat bahwa Gemini telah:

1. Membuat kamus INVENTORY.
2. Menulis fungsi Python check_inventory.
3. Memperbarui daftar tools=[...] dalam definisi agen.

3. Menguji Inventaris

1. Mulai ulang server (Ctrl+C, lalu adk web).
2. Tanya Raju:
   • "Apakah Anda punya Taj Mahal?" (Dia harus mengatakan TIDAK, stoknya 0).
   • "Berapa harga Syal Sutra?" (Dia harus memeriksa harga sebenarnya).

Tips Pro: Lihat log terminal Anda saat melakukan chat. Anda akan melihat DEBUG: Checking inventory... setiap kali Raju menggunakan alat tersebut.

Ringkasan

Pada langkah ini, Anda menerapkan alat check_inventory, menghapus kekacauan default, dan menghubungkan alat ke agen Anda.

Selanjutnya, kita akan mengaktifkan Raju di cloud dalam Raju's Shop Goes Live (Deploying the Backend).

8. Raju's Shop Goes Live (Men-deploy Backend)

Saatnya membuka untuk dunia! Sebelum membangun etalase, kita akan men-deploy otak dan inventaris Raju (agen Anda) ke cloud.

Penting: Pengelolaan Terminal

Anda mungkin menjalankan adk web di terminal saat ini dari langkah sebelumnya.

• Biarkan tetap berjalan jika Anda ingin terus melakukan pengujian secara lokal.
• Buka jendela/tab Terminal BARU untuk langkah-langkah deployment berikutnya.
• Catatan: Setiap kali Anda mengubah agent.py, Anda harus Menghentikan (Ctrl+C) dan Memulai Ulang adk web agar perubahan diterapkan.

1. Menyiapkan Gemini CLI

Di jendela terminal NEW:

1. Periksa apakah Anda sudah berada di dalam Gemini CLI (cari perintah gemini>).
2. Jika ya, ketik /quit untuk keluar ke shell standar.
3. Pastikan Anda berada di folder project:

   cd raju-shop
   

2. Instal Ekstensi Cloud Run

Instal ekstensi Cloud Run untuk Gemini CLI di terminal Cloud Shell (atau terminal lokal):

gemini extensions install https://github.com/GoogleCloudPlatform/cloud-run-mcp

3. Meluncurkan kembali Gemini CLI

Luncurkan Gemini CLI lagi untuk menggunakan ekstensi baru:

gemini

Anda akan melihat perintah Gemini CLI.

4. Men-deploy Agen

Ada dua cara untuk menggunakan ekstensi Gemini CLI:

Opsi 1: Perintah Garis Miring (Manual) Anda dapat mengetik perintah dan flag secara eksplisit:

/deploy --source . --name raju-agent --region us-central1 --allow-unauthenticated

Opsi 2: Bahasa Natural (Direkomendasikan) Ini adalah cara yang lebih mudah dan efektif. Anda cukup meminta Gemini melakukannya untuk Anda, dan Gemini akan menggunakan MCP Server untuk memanggil alat yang tepat.

Coba tempel perintah ini ke Gemini CLI:

Periksa Project ID Anda: Pada perintah berikut, ganti raju-shop-agent dengan Project ID Google Cloud Anda yang sebenarnya. Anda dapat menemukannya di drop-down kiri atas Konsol Google Cloud atau dengan menjalankan gcloud config get-value project di terminal standar Anda.

Deploy this agent app to cloud run on google cloud using the cloud-run MCP server.
Use project raju-shop-agent in us-central1 region.
Name the service raju-agent.
IMPORTANT: Make sure to allow unauthenticated invocations so my frontend can talk to it.

CLI mungkin meminta konfirmasi untuk menggunakan alat cloud-run. Tekan Enter (atau ketik y) untuk menyetujui.

Tunggu Keajaibannya: Proses ini akan memakan waktu 2-3 menit. Setelah selesai, Anda akan melihat pesan sukses seperti ini:

✦ I've successfully deployed your agent app to Cloud Run.

  Service Details:
   * Service Name: raju-agent
   * Project: raju-shop-agent
   * Region: us-central1
   * URL: https://raju-agent-xyz123-uc.a.run.app
   * Console: View in Google Cloud Console (...)

Pemecahan masalah: Jika terjadi kesalahan, Anda cukup bertanya kepada Gemini CLI dalam bahasa Inggris biasa tentang kesalahan tersebut. Misalnya: "Gagal karena error izin. Bagaimana cara memperbaikinya?"

5. Verifikasi Deployment

Setelah deployment selesai, Gemini CLI akan memberikan URL Layanan. Salin URL ini.

Pemeriksaan Browser (Apakah aktif?) Tempelkan URL ke browser Anda.

• Berhasil: Anda akan melihat Dokumentasi FastAPI (Swagger UI) atau halaman landing ADK umum. Hal ini mengonfirmasi bahwa layanan Cloud Run Anda berjalan dan dapat diakses.
• Gagal: Jika Anda mendapatkan pesan 403 Forbidden, Anda mungkin lupa mengizinkan "pemanggilan yang tidak diautentikasi" di perintah deployment.

Kita akan menguji logika tawar-menawar yang sebenarnya pada langkah berikutnya dengan membuat frontend yang tepat.

Ringkasan

Pada langkah ini, Anda men-deploy backend agen ke Google Cloud Run menggunakan ekstensi Gemini CLI, sehingga dapat diakses menggunakan URL publik.

Selanjutnya, kita akan membuat etalase yang menarik agar pelanggan dapat berbicara dengan Raju di Membangun Etalase (UI Frontend).

9. Mendekorasi Toko (UI Frontend)

Terminal teks membosankan. Kita ingin etalase yang menarik!

Cara Kerja ADK API

Untuk membuat UI kustom, Anda harus memahami cara berkomunikasi dengan backend agen Anda. Proses ini mengikuti alur 2 langkah:

1. Mulai Sesi: Sebelum memulai percakapan, Anda harus membuat ID sesi (seperti keranjang belanja).
   • POST /apps/app/users/{user_id}/sessions/{session_id}
2. Kirim Pesan: Untuk berbicara, Anda mengirimkan teks ke endpoint run.
   • POST /run (Payload mencakup appName, userId, sessionId, dan text Anda).
3. Pelajari Lebih Lanjut: Periksa dokumen ADK Runtime API dan Python API Reference.

Kita akan menggunakan logika ini untuk membangun frontend.

Ada dua cara untuk membangun antarmuka ini:

Opsi 1: Google Antigravity (Direkomendasikan - Khusus Lokal)

Jika Anda bekerja di komputer lokal, Google Antigravity adalah pengalaman terbaik. IDE ini adalah IDE yang dibuat khusus untuk AI yang memungkinkan Anda "menggetarkan kode" seluruh UI.

Catatan: Antigravity adalah aplikasi desktop. Jika Anda menggunakan Cloud Shell, lanjutkan ke Opsi 2.

1. Download & Instal

Download penginstal untuk OS Anda dari halaman download Google Antigravity dan instal.

2. Membuka Ruang Kerja Anda

Luncurkan Antigravity. Buka folder raju-shop Anda sebagai Workspace. Tindakan ini akan memberikan konteks AI tentang seluruh project Anda.

3. Membuat UI dengan Pengelola Agen

Daripada menulis kode baris demi baris, kita akan meminta agen AI melakukannya untuk kita menggunakan Agent Manager.

1. Temukan antarmuka chat Agent Manager (biasanya di sisi kanan).
2. Tempelkan perintah berikut ke dalam chat:

Create a single file HTML chat interface named `index.html`. It should have a colorful header that says 'Raju's Royal Artifacts'. It should look like an Indian market stall with orange and pink colors.

**Backend Integration:**
The chat should send messages to my deployed agent at: <YOUR_DEPLOYED_AGENT_URL>

**API Logic:**
1. **On Load:** Generate a random userId and sessionId. Call `POST /apps/app/users/{userId}/sessions/{sessionId}` to initialize.
2. **On Send:** Call `POST /run` with a JSON payload containing `appName: "app"`, `userId`, `sessionId`, and `newMessage: { role: "user", parts: [{ text: userInput }] }`.
3. **Display:** Show the user's message and the agent's response (from `content.parts[0].text`).

(Pastikan untuk mengganti URL placeholder dengan URL Layanan Anda yang sebenarnya dari langkah Deployment!)

1. Saksikan saat agen menulis kode untuk Anda. Anda dapat beralih ke Tampilan Editor untuk melihat file yang dibuat secara real time.

4. Menguji Etalase Anda

Google Antigravity memiliki kemampuan pratinjau bawaan. Klik tombol "Pratinjau" (sering kali berupa ikon mata) untuk melihat etalase Anda secara langsung. Atau, sajikan secara lokal dengan python3 -m http.server 8000.

Untuk benar-benar mahir dalam IDE yang canggih ini, sebaiknya selesaikan Codelab Memulai Google Antigravity.

Opsi 2: Gemini CLI (Kompatibel dengan Cloud Shell)

Jika Anda berada di Cloud Shell, Anda dapat menggunakan Gemini CLI tepercaya untuk membangun frontend dalam hitungan detik.

Jalankan perintah ini di terminal Anda:

gemini "Create a single file HTML chat interface named index.html. Header: 'Raju\'s Royal Artifacts', Indian market theme (orange/pink). Backend: <YOUR_DEPLOYED_AGENT_URL>. Logic: On load, generate random user/session IDs and POST to /apps/app/users/{uid}/sessions/{sid}. On chat, POST to /run with appName='app', userId, sessionId, and newMessage structure. Parse the JSON response to show the agent text." > index.html

(Jangan lupa untuk mengganti

dengan URL Cloud Run Anda yang sebenarnya!)

Ringkasan

Pada langkah ini, Anda menggunakan Google Antigravity untuk "mengodekan suasana" frontend HTML kustom yang terhubung ke backend agen langsung Anda.

Selanjutnya, kita akan melengkapi gambaran tersebut dengan menghosting etalase ini di web dalam Menayangkan Etalase.

10. Pembukaan Perdana (Men-deploy Frontend)

Raju sedang online (backend), tetapi tokonya memerlukan alamat publik (frontend). Minta Google Antigravity untuk men-deploy UI kami ke cloud.

1. Minta Pengelola Agen untuk Men-deploy

Kita tidak perlu keluar dari IDE. Cukup minta Pengelola Agen untuk menangani deployment untuk Anda.

Tempelkan perintah ini ke dalam chat:

"Deploy index.html saya sebagai situs statis ke Google Cloud Run. Beri nama layanan raju-shop-frontend. Pastikan file tersebut dapat diakses secara publik."

2. Tonton Keajaibannya

Agen kemungkinan akan:

1. Buat Dockerfile atau konfigurasi untuk menayangkan file statis (seperti menggunakan nginx atau python).
2. Buat image container.
3. Menjalankan perintah gcloud run deploy untuk Anda.

3. Kunjungi Toko Anda!

Setelah agen selesai, agen akan memberi Anda URL (misalnya, https://raju-shop-frontend-xyz.run.app). Klik.

Selamat! Anda kini memiliki aplikasi penjual yang sepenuhnya di-deploy dan didukung AI. Kirim linknya ke teman Anda dan lihat apakah mereka bisa mendapatkan diskon.

Ringkasan

Pada langkah ini, Anda menggunakan Antigravity Agent Manager untuk membuat container dan men-deploy aplikasi frontend ke Cloud Run.

Anda telah membangun stack penuh. Kita akan mengakhiri di Waktu Tutup (Kesimpulan).

11. Waktu Tutup (Kesimpulan)

Selamat! Anda telah berhasil menyelesaikan Tantangan Agen 'Bargaining Shopkeeper'. Anda mengubah Raju dari sekadar ide menjadi penjaga toko AI interaktif yang sepenuhnya di-deploy di bazar digital. Anda telah merasakan langsung kecanggihan pengembangan dengan agen.

Rangkuman Perjalanan Anda:

• Google Cloud: Siapkan project dan akun penagihan Anda, lalu deploy agen Anda ke Cloud Run.
• Gemini 3: Otak cerdas yang mendukung persona dan keterampilan negosiasi Raju.
• Agent Development Kit (ADK): Framework yang menyediakan fondasi Siap Produksi dengan Observabilitas (Telemetri) bawaan, sehingga membuat agen Anda andal sejak hari pertama.
• Gemini CLI: Asisten command line Anda untuk tugas cepat, pengujian, dan ekstensi.
• Google Antigravity: IDE generasi berikutnya tempat Anda 'mengodekan getaran' UI dan mengatur deployment.

Langkah Selanjutnya untuk Dukaan Digital Anda:

• Perbaiki Pengujian yang Rusak: Anda mengubah kode, tetapi bagaimana dengan pengujiannya? Pengujian default (tests/unit/test_agent.py) masih mencari cuaca. Gunakan Gemini CLI untuk memperbaruinya secara otomatis. Coba: gemini "Update the tests in tests/unit/test_agent.py to test the new check_inventory tool instead of weather."
• Inventaris Dinamis: Perbarui jumlah inventaris Raju saat item "terjual". Dapatkah Anda menambahkan logika untuk mengurangi stock dalam kamus INVENTORY setelah "pembelian" berhasil?
• Alat Gateway Pembayaran: Menerapkan alat process_payment tiruan. Raju kemudian dapat memanggil alat ini saat kesepakatan tercapai.
• Jelajahi Antigravity: Pelajari lebih dalam Pengelola Agen dan Ruang Kerja Antigravity. Dapatkah Anda meminta agen untuk menyempurnakan index.html Anda untuk menampilkan tanda terima langsung?
• Bagikan Toko Anda: Toko Raju sudah ada di internet. Bagikan URL frontend kepada teman Anda dan lihat apakah mereka bisa mendapatkan penawaran yang lebih baik daripada Anda.

Resource

• Google Antigravity
• Google Cloud Run
• Dokumen ADK
• Gemini CLI

12. Pembersihan

Agar tidak menimbulkan biaya yang tidak perlu pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan dalam codelab ini, ikuti langkah-langkah berikut.

Lanjutkan Pembelajaran dengan Paket Gratis Google Cloud!

Banyak produk Google Cloud, termasuk Cloud Run, menawarkan Paket Gratis yang memungkinkan Anda menggunakan resource hingga batas tertentu tanpa biaya.

Jika masih dalam Uji Coba Gratis Google Cloud, Anda akan memiliki fleksibilitas yang lebih besar.

Anda dapat terus menggunakan Project Google Cloud saat ini (raju-shop-agent) dan membangun agen tanpa kehilangan progres apa pun, selama penggunaan Anda tetap berada dalam batas Tingkat Gratis.

1. Membatalkan Deployment Layanan Cloud Run (Penghematan Biaya Opsional)

Jika ingin menghentikan potensi biaya terkait layanan yang di-deploy sambil menjaga project dan konfigurasi lainnya tetap utuh, Anda dapat membatalkan deployment layanan Cloud Run.

Buka terminal Cloud Shell (atau terminal lokal) dan jalankan perintah gcloud berikut:

# Undeploy the backend agent

gcloud run services delete raju-agent --region us-central1

# Undeploy the frontend shop (if you deployed it)

gcloud run services delete raju-shop-frontend --region us-central1

Jika Anda menjalankan perintah ini dari komputer lokal, pastikan Anda telah menginstal dan mengonfigurasi Google Cloud CLI (gcloud).

2. Menghapus Project Google Cloud (Penghentian Biaya Sepenuhnya)

Jika Anda ingin memastikan tidak ada lagi biaya dan menghapus semua resource yang dibuat selama codelab ini, langkah yang paling pasti adalah menghapus seluruh Project Google Cloud.

1. Buka halaman Project di Konsol Google Cloud.
2. Pilih project Anda (raju-shop-agent), lalu klik Hapus.
3. Ikuti perintah untuk mengonfirmasi penghapusan project.